វិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ និង AI គឺជាផ្នែកមួយដ៏ល្អបំផុត (និងប្រាក់ខែខ្ពស់បំផុត) អាជីពនៅក្នុងពិភពលោកឥឡូវនេះ ដូច្នេះវាសមហេតុផលក្នុងការបន្តបង្កើនចំណេះដឹងរបស់អ្នក និងរៀនពីអ្វីដែលល្អបំផុត។ ប៉ុន្តែការធ្វើបែបនោះក្នុងយុគសម័យព័ត៌មានផ្ទុកលើសចំណុះមិនងាយស្រួលនោះទេ។
វិធីមួយដើម្បីរក្សាការនាំមុខហ្គេមគឺដើម្បីធានាថាអ្នកកំពុងអានសម្ភារៈដ៏ល្អបំផុត ហើយត្រូវបានបំផុសគំនិតដោយអ្នកអស្ចារ្យ នៅពេលអ្នកធ្វើការពីផ្ទះ (ឬកន្លែងណាដែលមានសុវត្ថិភាព និងអាចធ្វើទៅបាននៅពេលនេះ) ហើយនោះមានន័យថាជ្រើសរើសសៀវភៅ និងផតខាសល្អបំផុត .
ប៉ុន្តែជាមួយនឹងជម្រើសវិលមុខលើមុខវិជ្ជាសំខាន់ៗទាំងពីរនេះ វាអាចពិបាកក្នុងការដឹងពីអ្វីដែលត្រូវអាន ឬស្តាប់។
ដូច្នេះ យើងបានខិតខំប្រឹងប្រែងសម្រាប់អ្នក ហើយបានជ្រើសរើសសៀវភៅថ្មីៗល្អបំផុត និងផតខាសកំពូល ទាំងផ្នែកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ និង AI ដូច្នេះអ្នកអាចសន្សំពេលវេលា និងកាន់តែប្រសើរឡើងលឿនជាងមុន។
មិនថាអ្នកចង់ដុសខាត់រចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យ និងក្បួនដោះស្រាយ ស្វែងយល់ពីភាពស្មុគ្រស្មាញនៃការរៀនម៉ាស៊ីន ទទួលបានទិសដៅ និងស្វែងរកដំណើរការល្អ ឮពីក្រុមហ៊ុនយក្សក្នុងឧស្សាហកម្មនេះ ឬត្រូវបានបំផុសគំនិតដោយគំនិតថ្មីៗ សៀវភៅ និងផតខាសដែលមានលក្ខណៈពិសេសនៅទីនេះនឹងបង្កើនល្បឿនការរៀនសូត្ររបស់អ្នក .
សៀវភៅអំពីវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ និង AI
សៀវភៅដ៏ល្អនេះគឺសម្រាប់អ្នកដែលពិបាកយល់នូវអ្វីដែលកំពុងកើតឡើង ដោយសារអត្ថបទផ្សេងទៀតមានទម្ងន់ធ្ងន់លើភាសាគណិតវិទ្យា និងគោលគំនិត obtuse ។ វាកំណត់ចេញដើម្បីបន្ទាបបន្ថោកមូលដ្ឋានគ្រឹះវិទ្យាសាស្ត្រកុំព្យូទ័រ និងធ្វើការងារដ៏អស្ចារ្យក្នុងការធ្វើដូច្នេះ។
ចែកចេញជាសៀវភៅពីរផ្សេងគ្នា ធនធាននេះបំបែកអ្វីៗទាំងអស់ទៅជាការពន្យល់ដ៏សាមញ្ញ និងងាយស្រួលតាមដាននៃមូលដ្ឋានគ្រឹះនៅពីក្រោយការរៀនម៉ាស៊ីន ចាប់ពីគំនិតគណិតវិទ្យា និងស្ថិតិ រហូតដល់ការសរសេរកម្មវិធីនៅពីក្រោយពួកគេ។
សៀវភៅនេះនឹងនាំអ្នកពីបទពិសោធន៍ Python តិចតួច ឬគ្មានរហូតដល់អាចប្រើវា និងបណ្ណាល័យ Python ផ្សេងៗ រួមទាំង numpy, matplotlib, random, pandas និង sklearn សម្រាប់ការដោះស្រាយបញ្ហា។ វាគ្របដណ្តប់លើបច្ចេកទេសគណនា និងឧបករណ៍វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យមួយចំនួន ព្រមទាំងបច្ចេកទេសរៀនម៉ាស៊ីនផងដែរ។
The Atlas for the Aspiring Network Scientist Paperback ដោយ Michele Coscia
សៀវភៅនេះមានគោលបំណងជួយអ្នកក្នុងគំនូសតាងផ្លូវរបស់អ្នកដើម្បីគ្របដណ្តប់គ្រប់ទិដ្ឋភាពទាំងអស់នៃវិស័យរបស់យើង ហើយទីបំផុតក្លាយជាអ្វីដែលប្លែក។ អ្នកវិទ្យាសាស្ត្របណ្តាញសុទ្ធ។
ផតខាស់ AI និងទិន្នន័យវិទ្យាសាស្ត្រ
ទោះបីជាមិនមែននិយាយអំពីវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យសុទ្ធ និង AI ក៏ដោយ ផតឃែស្ថនេះ - ដែលត្រូវបានចេញវិក្កយបត្រថាជា "ការសន្ទនាអំពីធម្មជាតិនៃបញ្ញា ស្មារតី សេចក្តីស្រឡាញ់ និងអំណាច" - គឺជាកំណប់ទ្រព្យដ៏ពិតប្រាកដនៃការពិភាក្សា និងការសម្ភាសន៍ដ៏អស្ចារ្យដែលនឹងធ្វើឱ្យអ្នកមានការបំផុសគំនិត និងចូលរួម។ .
ខណៈពេលដែលក្រុមដែលនៅពីក្រោយផតខាសនេះកំពុងសម្រាកដើម្បីឆ្លុះបញ្ចាំងពីបញ្ហាសំខាន់ៗដូចជា Black Lives Matter ពិធីករ Katherine Gorman និង Neil Lawrence បានបង្កើតបណ្ណាល័យដ៏គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍នៃវគ្គដែលរួមមានការពិភាក្សាជាមួយអ្នកជំនាញក្នុងវិស័យ ព័ត៌មានឧស្សាហកម្ម និងចម្លើយដែលមានប្រយោជន៍។ ចំពោះសំណួររៀនម៉ាស៊ីនរបស់អ្នក។
Ted Sarvata និង Brandon Sanders គឺ (នៅពេលសរសេរ) វគ្គចំនួន 70 ចូលទៅក្នុងការជ្រមុជទឹកជ្រៅរបស់ពួកគេអំពីរបៀបដែល AI កំពុងប៉ះពាល់ដល់ជីវិតប្រចាំថ្ងៃរបស់យើង និងថាតើវាបង្ហាញពីហានិភ័យដល់មនុស្សជាតិ ដូចដែលមនុស្សជាច្រើនបានស្នើក្នុងប្រវត្តិសាស្រ្តថ្មីៗនេះដែរឬទេ។
ដោយផ្តោតលើវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ ការរៀនម៉ាស៊ីន និងបញ្ញាសិប្បនិម្មិត Data Skeptic ស្វែងរកប្រធានបទនីមួយៗយ៉ាងលម្អិត។ ជាឧទាហរណ៍ វគ្គថ្មីៗគឺជាការសន្ទនាជាមួយ Yuqi Ouyang ដែលនៅក្នុងការសិក្សាថ្នាក់បណ្ឌិតឆ្នាំទី XNUMX របស់គាត់នៅសាកលវិទ្យាល័យ Warwick ក្នុងប្រទេសអង់គ្លេស ផ្តល់ព័ត៌មានលម្អិតអំពីការងាររបស់គាត់ "ការរកឃើញភាពមិនប្រក្រតីតាមវីដេអូដោយការប៉ាន់ប្រមាណលទ្ធភាពនៃតំណាង"។
ដូច្នេះអ្នកមានវានៅទីនោះ។ សៀវភៅចំនួន XNUMX និងផតខាសចំនួន XNUMX ដើម្បីជួយអ្នកឈានទៅមុខក្នុងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ និង AI ។ រីករាយ និងរីកចម្រើន។
ពិនិត្យចេញ PrimeXBT
ធ្វើពាណិជ្ជកម្មជាមួយដៃគូ CFD ផ្លូវការរបស់ AC Milan
មធ្យោបាយងាយស្រួលបំផុតដើម្បីធ្វើពាណិជ្ជកម្មគ្រីបតូ។
ប្រភព៖ https://dataconomy.com/2021/03/best-books-podcasts-data-science-ai-2021/
